Radiological protection in North American naturally occurring radioactive material industries
Notice bibliographique
Résumé
All soils and rocks contain naturally occurring radioactive material (NORM). Many ores and raw materials contain relatively high levels of natural radionuclides, and processing such materials can further increase the concentrations of natural radionuclides, sometimes referred to as 'technologically enhanced naturally occurring radioactive material' (TENORM). Examples of NORM minerals include uranium ores, monazite (a source of rare earth minerals), and phosphate rock used to produce phosphate fertiliser. Such activities have the potential to result in above background radiation exposure to workers and the public. The objective of this paper is to review the sources and exposure from NORM in North American industries, and provide a perspective on the potential radiological hazards to workers and the environment. Proper consideration of NORM issues is important and needs to be integrated in the assessment of these projects. Concerns over radioactivity and radiation amongst non-governmental organisations and the local public have resulted in the cancellation of NORM mining and mineral extraction projects, as well as inhibition of the safe use of by-product materials from various NORM industries. This paper also briefly comments on the current regulatory framework for NORM (TENORM) in Canada and the USA, as well as the potential implications of the recent activities of the International Commission on Radiological Protection for NORM industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».